审计师独立性与审计意见信息含量

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1、审计师独立性与审计意见信息含量一、引言  自1980年我国注册会计师制度恢复重建以来,发生过多次规模较大的事务所合并。第一次合并源于1998年的脱钩改制政策,以此为契机,我国注册会计师行业正式揭开了合并、重组的序幕。脱钩改制为我国会计师事务所合并从制度环境上奠定了基础。第二次合并开始于2000年。2000年财政部先后发布了《会计师事务所扩大规模若干问题的指导意见》、《会计师事务所合并审批管理办法》等相关文件。由此,政策主导下的本土事务所“上规模、上水平”的第二次合并浪潮被掀起。2005年中国加入AR)。上市公司实际控制人性质的数据来自于X易财经和搜狐财经。  (三)模型建立和

2、变量定义本文建立如下回归模型:  CAR=α0+α1OP+α2OP*POST+α3(1-OP)*POST+?撞?酌iControli+?着  说明:i表示上市公司,Control表示控制变量,包括每股盈余变化率ΔEPS,股利分配预案DIV,资产规模SIZE,总资产报酬率ROA,资产负债率LEV,企业市场价值与期末总资产的比值TobinQ,上市公司亏损与否LOSS,行业IND和年份YEAR。ε为误差项并服从期望值为0、方差为σ的正态分布,即:ε~(0,σ)。其中:  (1)因变量。累积超额收益率(cumulativeabnormalreturn,简称CAR)是超额收益率的累积值

3、,某支股票的非正常回报(abnormalreturn,简称AR)等于该股票的实际回报减去该股票的预期回报。本文采用市场调整模型来计算超额收益率,具体计算步骤如下:  ①股实际(日)收益率:  Ri,t=(Pi,t-Pi,t-1)/Pi,t-1(公式1)  Pi,t,Pi,t

4、1分别为第i家样本公司在t,t-1个交易日的收盘价。  ②个股期望(行业指数)收益率:  Rm,t=(Pm,t-Pm,t-1)/Pm,t-1(公式2)  Pm,t,Pm,t

5、1分别为各行业指数在第t,t-1各交易日的收盘价。  ③个股(日)超额收益率:  ARi,t=Ri,t-Ri,t-1(公式3)  ④

6、样本组平均(日)超额收益率:  AARt=■(公式4)  ⑤事件期样本组累计平均超额收益率:  CAR(t1,t2)=∑AAR(公式5)  (t1,t2)为预测窗口期。在预测超额收益率AR时,将年报公布日定义为第0日,即事件日。以(-180,-30)共150天的时间作为预测窗口期,计算出在(-3,3),(-5,5)和(-10,10)三个研究窗口期的CAR,用以揭示年报公布前后的较短时窗内证券市场对不同类型审计意见的反应。日市场回报率采用考虑现金红利的流通市场加权平均市场回报率,日个股回报率采用考虑现金红利的日个股回报率。  (2)测试变量。审计意见(OP)是累计超额收益率的重

7、要解释变量。通过审计意见系数的符号,大小及显著性,表示审计意见对超额收益的影响。该变量为哑变量,如果上市公司当年收到的是标准审计意见则OP=1,非标准审计意见则OP=0。为区分审计意见是出具在合并前还是合并后,加入另一个哑变量POST,当审计意见为合并后事务所发表时POST=1,合并前事务所发表时POST=0。同时,本文还加入了OP和POST的交叉项OP*POST,此交叉项的设置可以直接衡量事务所合并后标准审计意见对CAR的影响,其系数的经济意义也比较明显。另外,还设置了(1-OP)*POST项,以直接衡量事务所合并后非标准审计意见对CAR的影响。  (3)控制变量。控制变量

8、包括:第一,每股盈余变化率ΔEPS。以往实证研究得出我国股票市场中会计盈余对超额收益能产生显著影响,具有信息含量的结论。本文参照陈梅花(2002)的文献,选取每股盈余变化率ΔEPS作为控制变量。EPSt和EPSt-1分别为第t年和第t-1年年报中披露的每股收益数据。第二,股利分配预案DIV。上市公司的股利分配政策具有很强的信号传递作用,向投资者传递着企业的经营业绩及未来的前景预期,从而引导投资者以增加企业价值。理论上讲,如果企业宣告分配股利,则预示着企业良好的发展前景,会增加投资者信心,从而增加股票价格;反之则亦然。考虑到股利分配政策的重大影响,本文也参照陈梅花(2002)引

9、入虚拟变量DIV作为控制变量,若企业宣告股利分配则取1,反之取0。第三,资产规模SIZE。企业资产规模能在一定程度上反映企业的经营能力和获利能力,一般情况下,投资者对资产规模大的企业有更大的信心。因此,本文选用期末资产总账面价值反映企业的资产规模,为消除量纲的影响,将总资产账面价值取自然对数。第四,总资产报酬率ROA。总资产报酬率反映企业总体资产的获利能力,是评价企业资产运营效益的重要指标。第五,资产负债率LEV。负债具有税盾效应,同时债权人作为公司的外部人也有动机提高公司的治理水平,从而提高公司价值。

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